Data Vetenskapslärdsförteckning och exempel

En datavetenskapare är en bred term som kan referera till ett antal typer av karriär. Generellt analyserar en datavetenskapare data för att lära sig om vetenskapliga processer. Några jobbtitlar inom datavetenskap inkluderar dataanalyser, datingenjör, datavetenskap och informationsforskare, forskningsanalytiker och datorsystemanalytiker.

Datavetenskapare arbetar inom olika branscher, allt från teknik till medicin till myndigheter.

Kvalifikationerna för ett jobb inom datavetenskap varierar, eftersom titeln är så bred. Det finns emellertid vissa färdigheter som arbetsgivare letar efter i nästan alla datavetenskapare. Datavetenskapare behöver statistiska, analytiska och rapporterande färdigheter.

Här är en lista över datavetenskapliga färdigheter för CV, omslag, jobbansökningar och intervjuer. Ingår är en detaljerad lista över de fem viktigaste datavetenskapsmännen, samt en längre lista över ännu mer relaterade färdigheter.

Hur man använder färdighetslistor

Du kan använda dessa färdighetslistor i hela jobbsökningen. För det första kan du använda dessa färdighetsord i ditt CV. I beskrivningen av din arbetshistoria kanske du vill använda några av dessa nyckelord.

För det andra kan du använda dessa i ditt brev. I kroppen i ditt brev kan du nämna en eller två av dessa färdigheter och ge ett specifikt exempel på en tid när du demonstrerade dessa färdigheter på jobbet.

Slutligen kan du använda dessa färdighetsord i en intervju. Se till att du har minst ett exempel på en tid som du demonstrerade var och en av de fem bästa färdigheterna som anges här.

Varje jobb kräver naturligtvis olika färdigheter och erfarenheter, så se till att du läser jobbet noggrant och fokusera på de färdigheter som anges av arbetsgivaren.

Granska även våra andra lista över kompetenser listade efter jobb och typ av skicklighet.

Top Five Data Scientist Skills

Analytisk
Kanske är den viktigaste färdigheten för en datavetenskapare att kunna analysera information. Datavetenskapare måste titta på och ge mening om stora dataöverföringar. De måste kunna se mönster och trender i data och förklara dessa mönster. Allt detta tar starka analytiska färdigheter.

Kreativitet
Att vara en bra datavetenskapsman innebär också att vara kreativ. För det första måste du använda kreativitet för att upptäcka trender i data. För det andra måste du koppla mellan data som kan verka orelaterade. Detta kräver mycket kreativt tänkande. Slutligen måste du förklara dessa uppgifter på sätt som är tydliga för cheferna hos ditt företag. Detta kräver ofta kreativa analogier och förklaringar.

Kommunikation
Datavetenskapare behöver inte bara analysera data, men de måste också förklara den data för andra. De måste kunna kommunicera data till människor, förklara vikten av mönster i data och föreslå lösningar.Detta innebär att man förklarar komplexa tekniska problem på ett sätt som är lätt att förstå. Ofta kräver kommunikationsdata visuell, muntlig och skriftlig kommunikationsförmåga.

Matematik
Medan mjuka färdigheter som analys, kreativitet och kommunikation är viktiga, är hårda färdigheter också kritiska för jobbet. En datavetenskapare behöver matematiska färdigheter, särskilt i multivariabel kalkyl och linjär algebra.

Programmering
Datavetenskapare behöver grundläggande datorkunskaper, men programmeringskunskaper är särskilt viktiga. Att kunna kodas är avgörande för nästan vilken datavetenskaplig position som helst. Kunskap om programmeringsspråk som Java, R, Python eller SQL är viktigt.

Dataforskare

A-C

• Anpassningsbarhet
• Algoritmer
• Algoritmisk
• Analytisk
• Analytisk Verktyg
• Analytics
• AppEngine
• Självständighet
• AWS < Stora data
• C ++
• Samverkan
• Kommunikation
• Datorfärdigheter
• Konstruera prediktiva modeller
• Konsultation
• Överföra teknisk information till icke-tekniska personer
• CouchDB
• Skapa Algoritmer
• Skapa kontroller för att säkerställa noggrannhet av data
• Kreativitet
• Kritisk tänkande
• Odla relationer med interna och externa intressenter
• Kundtjänst
• D - J

Data

• Dataanalys
• Data Analytics
• Data Manipulation
• Data Wrangling
• Datavetenskap Verktyg
• Data Verktyg
• Data Mining
• D3. js
• Beslutsfattande
• Beslutsträdor
• Utveckling
• Dokumentation
• Ritningsöverenskommelse
• ECL
• Utvärdering av nya analytiska metoder
• Genomförande i en snabbstartad miljö
• Underlättande möten
• Java
• L - P
• Ledarskap
• Hantering av data
• Google Visualization API
• Hadoop
• HBase
• Hög energi
• Linjär algebra

Logisk tänkande

• Maskinlärande modeller
• Maskininlärningsteknik
• Matematik
• Matlab
• Mentorering
• Metrics
• Microsoft Excel
• Mining Social Media Data < Modelleringsverktyg
• Modelleringsverktyg
• Multivariabel beräkning
• Perl
• PowerPoint
• Presentation
• Problemlösning
• Producerande datavisualiseringar
• Projektledning
• Projektledningsmetoder > Projekt Tidslinjer
• Programmering
• Att ge vägledning till IT-proffs
• Python
• R - W
• R Raphael. js
• Rapportering
• Rapporteringsverktygsprogramvara
• Rapporteringsverktyg

Rapporter

• Forskning
• Forskning
• Riskmodellering
• SAS
• Skriptspråk
• Självmotiverad
• SQL
• Statistik
• Statistiska modeller
• Statistisk modellering
• Övervakning
• Tabell
• Med initiativ
• Testhypoteser
• Utbildning
• Verbal
• Arbeta självständigt
• Skriva
• Läs mer:
• Datatekniska jobbtitel
• Relaterade artiklar:
• Mjuka mot hårda färdigheter | Så här tar du med nyckelord i ditt CV | Förteckning över nyckelord för CV och omslagsbrev | Teamwork Färdigheter | Fortsätt färdighetslista